基于頻域分區(qū)的數(shù)字圖像通用隱寫分析.pdf

1、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在不斷發(fā)展的同時(shí)，信息安全問題也顯得愈為重要。信息隱藏技術(shù)作為信息安全領(lǐng)域的重要研究課題一直為人們所關(guān)注。隱寫技術(shù)是信息隱藏的重要研究方向，它是將需要傳輸?shù)拿孛苄畔㈦[藏于看似無關(guān)的數(shù)字載體中，且不被第三者發(fā)現(xiàn)或截取，以達(dá)到秘密通信的目的。而隱寫分析技術(shù)是對(duì)嵌入的秘密信息進(jìn)行檢測(cè)和提取，防止有害信息的傳輸給國(guó)家和人民帶來損失，具有現(xiàn)實(shí)意義。本文主要研究的是以JPEG圖像為載體的隱寫分析技術(shù)。
　　目前，隱寫分析技術(shù)可以分為

2、兩大類:一是特定隱寫檢測(cè)技術(shù)，二是盲檢測(cè)技術(shù)。其中，數(shù)字圖像盲檢測(cè)技術(shù)具有更強(qiáng)的通用性。本文研究的是針對(duì)DCT域隱寫算法的盲檢測(cè)技術(shù)。文章首先對(duì)隱寫系統(tǒng)與隱寫分析系統(tǒng)做了簡(jiǎn)單概述，然后介紹了采取圖像的四叉樹分割和圖像塊分類對(duì)圖像進(jìn)行頻域分區(qū)預(yù)處理，最后將同類圖像塊作為一類子圖像。同時(shí)回顧和分析了隱寫算法中的經(jīng)典提取特征。在特征提取的基礎(chǔ)上，研究了特征校準(zhǔn)的原理以及提出基于插值法實(shí)現(xiàn)的亞像素校準(zhǔn)的方法，通過與較為經(jīng)典的校準(zhǔn)方法進(jìn)行的對(duì)比實(shí)

3、驗(yàn)，結(jié)果表明本文提出的特征校準(zhǔn)方法能夠有效提高特征的區(qū)分度，從而提高隱寫分析算法的檢測(cè)效果。本文采取從子圖像中提取DCT域特征并進(jìn)行加權(quán)取平均的方式得到最終特征，該方法可以將圖像紋理較為復(fù)雜且對(duì)嵌入信息敏感的部分與紋理平坦部分區(qū)別開來，對(duì)紋理復(fù)雜區(qū)域的特征增加在最終特征中的比重，這樣可以提高特征的區(qū)別度，最后將得到的特征利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器訓(xùn)練特征向量，從而完成隱寫圖像的辨別和分類。仿真實(shí)驗(yàn)表明，本文提出的方法在針對(duì)頻域隱寫算法以及多